一种煤矸石优化识别方法

针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题，提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后，利用训练好的CornerNetSqueeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸石，若存在则定位煤或矸石在图像中的位置，有效降低目标检测时输送带背景干扰；对定位区域进行灰度直方图分析，依据图像灰度直方图的三阶矩特征参数对煤矸石进行分类，判定是煤还是矸石，提高识别准确率。实验结果表明，该方法识别准确率为91.3%，单张图像识别时间为41 ms，具有较高的识别准确率和较好的实时性。